• 대한예방한의학회지
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• 제25권2호
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• pp.99-111
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• 2021

Objective : The definitions and categories of subjects related to humanities and social medicine are still controversial, and we tried to find the areas lacking compared to the standards of medical education Method : Humanities and social medicine-related subjects of the World Medical Education Standards, ASK2019, and KAS2021 were reviewed, and humanities and social medicine subjects of the College of Korean Medicine were searched. We compared subjects with the medical school learning outcomes and Korean Medicine Doctors' job competency. In order to increase validity, two authors independently classified them. In case of different opinions, we revised after sufficient discussion Results : Humanities and social medicine-related subjects in the Korean Medicine curriculum appear to be sufficient when compared with WFME and ASK2019. The humanities and social medicine-related subjects of Korean Medicine schools were not distributed evenly throughout. The areas to be supplemented in Korean Medicine education were 'a diverse understanding of life and death', 'prevention and response to patient safety incidents', 'effective communication with health-related organizations and groups', 'social responsibility and reflective practice' and 'communication between health and medical professions'. Conclusion : Humanities and social medicine-related subjects in Korean Medicine education are sufficient, but they are not evenly distributed, and the areas listed above need to be reinforced.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제6권2호
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• pp.112-123
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• 2013

Under this research, the survey is made on the definitive influence of the first-year education process of the science focus school for each of humanities, science and science core courses and the level of satisfaction of the non-curriculum experiment activity program for each course to find out the effectiveness of the first-year education process of the science focus school. For this purpose, this research has set three research issues. First, By clarifying the research result through the first-year education curriculum for science core school, noticeable change was observed for science focus school students through the change of attitude related to science for each desired course of students. Second, in the self-directed learning characteristics change, there was meaningful change for each desired field of students. Students hoping for humanities curriculum had great help in improvement of creative thinking for openness, creativeness and the like, but the influence was slightly insufficient in the moderation and control capability on themselves in learning attitude. Third, By analyzing the research result comprehensively, the first-year education curriculum for science core school provides high level of tailored science learning for the science focus school students and the level of satisfaction for students was significantly high.

• 의학교육논단
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• 제19권3호
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• pp.158-168
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• 2017

There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.273-284
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• 2022

본고의 목표는 데이터 편향 인식 교육에서 기계학습 플랫폼의 사용을 제안하는 것이다. 학습자들이 인공지능 데이터 및 시스템을 다루거나 인공지능윤리 요소 중 데이터 편향에 의한 피해를 방지하고자 할 때 인지할 수 있는 역량을 배양할 수 있다. 구체적으로, 머신러닝포키즈를 활용해 데이터편향 학습을 하는 방법을 AI야구심판 사례를 통해 제시한다. 학습자는 구체적 주제선정, 선행연구 검토, 기계학습 플랫폼에서 편향/비편향 데이터의 입력 및 테스트 데이터 구성, 기계학습의 결과 비교, 결과를 통해 얻을 수 있는 데이터 편향에 대한 함의를 제시한다. 이러한 과정을 통해서 학습자는 인공지능 데이터 편향이 최소화되어야 한다는 점과 데이터 수집 및 선정이 사회에 미치는 영향을 체험적으로 배울 수 있다. 이 학습방법은 문제기반의 자기주도 학습의 용이성, 코딩교육과의 결합가능성, 그리고 인문사회적 주제와 인공지능 리터러시와 결합을 추동한다는 의의를 가진다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.393-413
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• 2021

디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

• 공학교육연구
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• 제20권3호
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• pp.13-24
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• 2017

This study investigated student engagement of STEM-specialized higher education institutions in comparison with students from humanities & social science and STEM majors, respectively. By doing so, the study aimed to find the effects of the characteristics of STEM disciplines and organizational culture of STEM-specialized small-sized institutions on student engagement. The students majoring STEM disciplines, regardless of the organizational types, showed lower reflective-integrative learning experiences compared to students on humanities & social science disciplines. In contrast, students of STEM-specialized institutions reported significantly higher levels of peer relationship and student-faculty interaction in comparison with humanities & social science students and STEM students of general higher education institutions. Finally, the study suggests policy implications for STEM education.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.17-23
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• 2016

중국의 고대 문자인 "갑골문" 상형문자를 디지털과 결합시켜 대중화 시키는 것도 매우 의미 있는 일이라 사료된다. 표의문자 (表意文字) 인 중국 문자는 표음 문자 (表音文字) 인 한글과는 다르게, 보여 지는 시각효과가 크고 또 그 이미지화된 자료를 가지고 의미를 상고해 내는 작업을 함에 있어서 디지털의 기술을 빌려 쓴다면, 앞으로 중문학계는 물론이고 더 나아가 인문학계와 융합하는 문제는 시간문제라는 생각이 든다. 고대(상형) 문자를 컴퓨터과학, 즉 디지털과 결합시킨다는 것은 e-learing 의 기술적인 도입과 결합과도 상관이 있을 것 같은데, 앞으로 디지털 시대를 맞아하여 인문학과 자연과학과의 결합이 절실해 지리라 본다. 이를 위하여 e-learning 과 디지털 교육이 시급하며, 상형문자(표의문자)의 데이터베이스 구축 및 자료화 작업은 교육에 있어서도 매우 유용할 것이라 사료된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.279-288
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• 2018

본 논문에서는 네팔(Nepal)의 6개 시범 초등학교를 대상으로 유러닝 박스(U-Learning Box)와 유비쿼터스 기반의 시험(UBT, Ubiquitous-based Test) 시스템을 이용한 교육 혁신 사례 연구 성과를 소개하고 있다. 전력 공급 사정이 열악한 네팔 국가의 현실을 고려할 때 작고 이동성이 용이한 교사용 태블릿 PC와 자체 배터리를 가진 소형 스마트 빔으로 구성된 유러닝 박스가 시범 초등학교를 대상으로 지속적인 기초 영어 교육과 보건 위생 교육을 지원하는 최적의 솔루션으로 평가되었다. 그리고 태블릿 PC를 이용한 UBT 기술을 이용해 시범 초등학교 학생들의 기초 영어 학습 능력을 평가하고 분석함으로써 이를 토대로 한 교육 환경 개선 및 현지 수준에 적합한 교육 콘텐츠의 개발이 필요함을 인식하게 되었다. 이러한 유러닝 박스와 UBT 기술을 이용한 글로벌 교육 혁신 사례는 네팔 뿐만 아니라 기초 교육 환경이 열악한 개발도상국들을 대상으로 하는 글로벌 교육 기회 평등 프로젝트의 성공 모델로 자리 잡을 것으로 기대한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.361-370
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• 2017

본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.13-18
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• 2022

In the post-information era, most of technologies have a visual part, or at least some functions related to visualization. It is also one of the popular means of presenting materials in education area. However, despite its popularity, the impact of visualization on the effectiveness of learning still remains controversial. Even more controversial is its usefulness in developing creativity, which is one of the most important skills for today's employee. The authors considered the use of visualization as a tool for the development of children's creativity on the example of learning video games, in particular, ClassCraft to distinguish features that, from the point of view of psychology, may lead to developing creativity even being not useful for educational purposes. It is concluded that video games useful for learning may have features, that are inappropriate in formal educational context, but important to develop creative thinking.